O Sensoriamento Remoto (SR) tem se mostrado uma ferramenta eficiente em estudos que envolvem o monitoramento da vegetação em grandes extensões territoriais (CHANDOLA et al., 2010). A técnica de sensoriamento remoto consiste na interação entre a energia eletromagnética e a matéria em comprimentos de ondas selecionados, tem a capacidade de monitorar os ecossistemas terrestres em várias escalas temporais e espaciais, além de amplamente testadas para aplicações de mapeamento da cobertura florestal e utilização no âmbito do Protocolo de Kyoto para estimativa do sequestro de carbono (PATENAUDE et al., 2005). O sensoriamento remoto utiliza sensores a bordo de satélites, aeronaves ou espaçonaves com o objetivo de estudar o ambiente através do registro e da análise das interações entre radiação eletromagnética e os objetos que compõem a superfície terrestre (KUNTSCHIK, 2004).
Uma variedade de sistemas de sensores remotos tem sido utilizado para medir as características biofísicas e estruturais das florestas. Eles normalmente são classificados como: (i) sensores passivos, tais como espectrômetros ou dispositivos acoplados a aeronaves ou satélites que medem a radiação refletida ou emitida da superfície da Terra, e (ii) sensores ativos, que possuem fonte própria de radiação eletromagnética (TARAMELLI et al., 2014). Os sensores remotos passivos medem diferentes comprimentos de onda da radiação solar refletida, fornecendo informação bidimensional que podem estar indiretamente ligados às propriedades biofísicas da vegetação (ROSETTE et al., 2012 e SHUGART et al., 2010).
No tocante a utilização de sensores passivos multiespectrais da plataforma Landsat, alguns estudos foram realizados com o objetivo de caracterizar e quantificar dosséis vegetais em florestas tropicais secas, os quais alcançaram diferentes graus de sucesso, a exemplo de Barquero et al. (2015) e DeVries et al. (2015).
Desde que as primeiras imagens dos satélites Landsat tornaram-se disponíveis à comunidade científica, muitos estudos têm demonstrado a aplicabilidade dos dados espectrais para discriminar diferentes fisionomias vegetais. Juntamente com a capacidade de análise multiespectral vieram as limitações da utilização desses dados (CANAVESI, 2008). Cientistas descobriram que alguns objetos da superfície da Terra e em faixas espectrais específicas refletem a energia eletromagnética de maneira similar, sendo registradas também similarmente quando captadas por um sensor remoto multiespectral (CARVALHO et al., 2004), o que caracteriza a já conhecida ambigüidade dos produtos de sensoriamento remoto. Portanto, a semelhança das assinaturas espectrais para diferentes espécies de árvores, bem como a estrutura de copas das árvores com pouca ou nenhuma distância entre coroa e ocorrência de andares sobre copa, aumenta os desafios para o sucesso do mapeamento de espécies arbóreas a partir de dados de sensoriamento remoto óptico (LECKIE et al. , 2005).
No entanto, a adoção das técnicas de sensoriamento remoto se destaca como uma importante fonte de dados para a construção de informações sobre o estudo da vegetação, pois é possível classificar fragmentos a partir das respostas espectrais dos diferentes tipos de cobertura (SOUZA et al., 2013). No contexto da quantificação e qualificação de florestas tropicais secas em sucessão ecológica, abordagens de sensoriamento remoto têm sido implementadas principalmente no México, Costa Rica e Brasil, com diferentes graus de sucesso (por exemplo, Arroyo-Mora et al., 2005, Helmer et al., 2010, Castillo et al., 2012, Grinand et al., 2013, Moura et al., 2012 e Garcia Millan et al., 2014).
Os primeiros estudos focaram na tentativa de correlacionar a reflectância ou índices espectrais de vegetação com parâmetros estruturais específicos da floresta (por exemplo, a altura das árvores, abertura do dossel e índice de área foliar) ou parâmetros de biodiversidade (diversidade de Shannon e índice complexo Holdridge) (ARROYO-MORA et al., 2005, KALACSKA et al., 2005a, KALACSKA et al., 2005b, KALACSKA et al., 2007). Mais recentemente, além do uso de sensores multiangulares, os sensores ativos como o LiDAR tem demonstrado bastante eficaz no monitoramentode de processos ecológicos de florestas tropicais secas em diferentes estágios sucessionais ecológicos (LIESENBERG et al., 2007, CASTILLO et al., 2011, CASTILLO et al., 2012GARCIA MILLAN et al., 2013 e GARCIA MILLAN et al., 2014).
Embora tenham sido alcançados progressos significativos em matéria de caracterização das florestas tropicais secas a partir de técnicas de sensoriamento remoto, a classificação exata destes remanescentes florestais em função de estágios sucessionais, continua sendo uma área de grande importância, porém trazido muitas preocupações, devido a
duas propriedades das florestas secundárias secas: a resposta espectral semelhante entre fases sucessional e a grande variação dentro dos dosséis florestais em início de sucessão (LUCAS et al., 2000 e NEEFF et al., 2006). A solução para o primeiro exige um processo de seleção de comprimento de onda que possa diferenciar bem os estágios de sucessão. Uma vez que uma fase de sucessão é caracterizada por composição de espécies, que é, por sua vez, dirigida por diferentes tipos de mecanismos de interação com a radiação eletromagnética (CASTILLO et al., 2011), portanto, a reflectância espectral de florestas secas tropicais em estágios de sucessão secundário está consequentemente ligada a composição de espécies específicas. A partir deste ponto de vista, os comprimentos de onda que melhor respondem aos mecanismos ou variáveis ecológicas relacionadas têm uma maior capacidade de diferenciar as fases de sucessão (HESKETH; SANCHEZ-AZOFEIFA, 2012).
Das características presentes na curva espectral da vegetação, duas têm sido amplamente utilizadas para seu mapeamento através do sensoriamento remoto: a absorção da energia eletromagnética no intervalo do visível e a reflectância no infravermelho próximo (PONZONI et al., 2012). De acordo com Ponzoni e Shimabukuro (2010), o processo de interação entre a radiação eletromagnética e uma folha da vegetação depende de fatores químicos (pigmentos fotossintetizantes e água) e estruturais (organização dos tecidos das folhas) e pode ser analisada sob os pontos de vista da absorção, transmissão e reflectância da vegetação. No tocante ao fator de reflectância, este pode ser explicado pela ação de diferentes propriedades, incluindo as físico-químicas dos objetos, bem como os geométricos de iluminação (fonte de radiação, normalmente o Sol) e visada (sensor responsável pelo registro da intensidade da radiação refletida pelos objetos) (PONZONI et al. 2012). Outro fator importante e que exerce influência nos resultados da aplicação das técnicas de sensoriamento remoto sobre estudos e ou, avaliação da cobertura florestal refere-se à topografia (CANAVESI et al., 2010).
Conforme observam Liesenberg et al. (2007) dentre os fatores que impactam as estimativas de parâmetros biofísicos da vegetação geradas a partir de sensores orbitais está a condição de iluminação do alvo determinada pelo ângulo zenital de iluminação (AZI) que se altera sazonalmente. Os efeitos desta mudança do AZI tornam-se ainda mais complexos quando o objeto em estudo encontra-se em áreas de relevo movimentado tendo em vista que a variação topográfica influencia diretamente na quantidade de energia/m² que atinge a superfície causando diferenças nas condições de iluminação também em âmbito local (BREUNIG et al., 2011).
Além da topografia, é importante considerar algumas das particularidades da resposta espectral da vegetação da caatinga na época da seca. A baixa atividade fotossintética refletida pelo aspecto seco dos estratos que compõe as fácies de caatinga faz com que a resposta espectral desta formação tenha um importante componente do sombreamento da porção lenhosa (troncos e galhos) (MALDONADO, 1999). Portanto, a ausência de material foliar verde em grande número de espécies diminui a influência da componente folha na resposta espectral durante o período de estiagem, aumentando ainda mais a importância do sombreamento sobre o solo, da serapilheira e da vegetação dos estratos inferiores. Ainda conforme o supramencionado autor, o efeito do sombreamento por alta densidade de galhos produz uma diminuição da reflectância dos elementos subjacentes dos estratos inferiores.
Estudos recentes salientam a possibilidade da utilização dos índices de vegetação associado ao sensoriamento remoto para estimar a biomassa, o estoque e o sequestro de carbono, tais como, os de Baptista (2003), Cerqueira e Rocha (2007) e Zhu e Liu (2015). Os índices de vegetação são um dos dados mais utilizados no monitoramento sazonal e interanual de parâmetros fisiológicos e estruturais dos diferentes ecossistemas via sensoriamento remoto. Eles consistem em transformações, lineares ou não, de bandas espectrais designadas para realçar a contribuição de propriedades de interesse da vegetação (SOUZA et al., 2009).
Muitos índices ópticos têm sido apresentados pela literatura tendo sido comprovado que eles estão bem relacionados com vários parâmetros da vegetação como o IAF, a biomassa, a concentração de clorofila, etc. Tem sido constatado que o desempenho e o uso apropriado de um índice em particular é geralmente determinado pela sensibilidade do índice para a característica de interesse (ZARCO-TEJADA, 2003). Embora sejam encontrados mais de 50 índices de vegetação na literatura, muitos estudos comprovam a eficácia do uso do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) (RONDEAUX et al., 1996; ZHANG et al., 2014).
Índices de imagens de satélite de banda larga óptica, a exemplo do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, têm sido correlacionados com a biomassa em paisagens tropicais (STEININGER, 2000; FOODY et al., 2003; LAURIN et al., 2014). No entanto, a relação normalmente tem sido utilizada em florestas tropicais jovens secundárias, pois o NDVI satura com o aumento da área foliar encontrado em florestas mais densas. Em regiões semiáridas, há menos possibilidade de saturação do NVDI, por causa da baixa densidade de fitomassa, principalmente densidade de folhas, uma condição que não foi encontrado em estágios mais avançados da floresta amazônica, na qual, a sua correlação com
o índice de área foliar é limitado em estágios mais avançados de sucessão vegetal (COSTA et al., 2002).
Por conseguinte, torna-se necessária a realização de pesquisas que verifiquem a aplicabilidade desses índices na estimativa de parâmetros estruturais e na caracterização da vegetação em dosséis heterogêneos de florestas tropicais secas a exemplo do bioma caatinga.
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